Yapay zekâ ve üretkenlik

Alphabet (Google) dün finansal sonuçlarını açıkladı. İlk bakışta tablo göz kamaştırıcıydı: Gelirler yüzde 24, bulut işinin gelirleri yüzde 82 arttı; hisse başına kazanç 9,11 dolara ulaştı. Ancak bu kazancın üçte ikisinden fazlası, büyük yapay zekâ şirketi Anthropic’teki hisselerden kaynaklanan 77 milyar dolarlık “gerçekleşmemiş” değer artışına dayanıyordu. Başka bir deyişle bu kazanç kâğıt üzerinde ve Anthropic hisselerinin değerini korumasına bağlı.

YATIRIMLAR KÂRLARI EMİYOR

Google; Meta, Microsoft ve Amazon’la birlikte yapay zekâya devasa kaynak aktaran “hiper ölçekleyiciler” arasında. Ancak Google’ın nakit gelirleri artık yapay zekâ modellerine, veri merkezlerine ve pahalı çiplere yaptığı yatırımları karşılamıyor; serbest nakit akışı şirket tarihinde ilk kez eksiye düştü.

Dört şirketin 2026’da yapay zekâ altyapısına 725 milyar dolardan fazla harcaması bekleniyor. Bu yarışa en dayanıklı şirket sayılan Google da artık yatırımlarını borçlanarak ya da yeni hisse çıkararak finanse etmek zorunda. Alphabet’in borcu yaklaşık 100 milyar dolara ulaştı; şirket haziranda yirmi yılı aşkın süredir ilk kez hisse satışıyla 85 milyar dolar toplamaya yöneldi.

Bu tablo, yapay zekâ borsası balonunun patlamaya yaklaştığını gösteriyor. Hiper ölçekleyiciler hâlâ çok kârlı olsa da yatırım patlaması bu kârları çölde kaybolan su gibi emiyor. S&P 500’ün toplam piyasa değerinin yaklaşık yüzde 40’ını oluşturan bu şirketler, yatırımlarının karşılığını alamazsa bütün piyasayı aşağı çekebilir.

ABD ekonomisi iki beklenti üzerine yapay zekâya bağlanmış durumda: Teknolojinin şirketlerde yaygınlaşıp kârlılığı artırması ve bütün sektörlere yayılarak üretkenlikte sıçrama yaratması.

ÜRETKENLİK SIÇRAMASI GELECEK Mİ?

ABD’nin diğer G7 ülkelerinden görece hızlı büyümesinde bilişim sektörü 2010’larda belirleyici olmuştu. Ancak bu dönemde bütün G7 ülkelerinde büyüme, yatırım ve üretkenlik yavaşladı. Salgın sonrasında enflasyon geri döndü; İran savaşı enerji fiyatlarını daha da artırdı. Merkez bankalarının düşük, ardından yüksek faizle yürüttüğü politikalar sonuç vermedi. Çünkü enflasyonu körüklemeden büyümenin temel yolu emek üretkenliğini artırmaktır.

Trump’ın atadığı ABD Merkez Bankası Başkanı Kevin Warsh, bu sıçramayı yapay zekâdan bekliyor. Ona göre yıllık üretkenlik büyümesine eklenecek bir puan, yaşam standardını bir kuşak içinde ikiye katlayabilir; enflasyonu, bütçe açıklarını ve kamu borcunu azaltabilir.

Peki yapay zekâ bunu sağlayabilir mi? ABD’de üretkenlik 2005-2019 arasında yılda ortalama yüzde 1,5 arttı; 2022 sonundan 2026 başına kadar yüzde 2,5’e çıktı. Fakat Barclays ekonomistlerine göre bu ivme yapay zekâdan değil, salgın sonrasında mevcut teknolojinin daha yoğun kullanılmasından kaynaklanıyor.

St. Louis Fed’in anketinde çalışanların yüzde 45’i yapay zekâ kullandığını söylese de sekiz saatlik iş günündeki ortalama süre 2026 ortasında yalnızca 30 dakika. Üstelik bu zamanın üretkenliği mi artırdığı, yoksa çıktıları düzeltmeye mi harcandığı bilinmiyor.

ABD Nüfus Sayım Bürosuna göre işletmelerin yalnızca yüzde 21’i yapay zekâ kullanıyor. Fed’in çalışması da görev düzeyindeki kazanımların şirket ve ekonomi ölçeğine taşınmadığını gösteriyor. Bir yazılımcının kodu yüzde 10 daha hızlı üretmesi, başka darboğazlar nedeniyle şirket çıktısını aynı oranda artırmıyor. Yapay zekâ kullanımı ile üretkenlik artışı arasındaki bağ da istatistiksel olarak sıfırdan ayırt edilemiyor.

ÇALIŞANLARIN DİRENCİ BÜYÜYOR

İyimserler, teknolojik dönüşümlerin “J eğrisi”yle ilerlediğini savunuyor: Şirketlerin ağır yatırımları önce üretkenliği yavaşlatıyor, getiriler daha sonra ortaya çıkıyor. Bilgisayarlaşmada da benzer bir süreç yaşanmıştı.

Ancak çalışan direnci de var. Bir araştırmada katılımcıların yüzde 29’u şirketinin yapay zekâ stratejisini baltaladığını kabul etti; Z kuşağında oran yüzde 44’e çıktı. On dört ülkedeki başka bir ankette çalışanların yüzde 54’ünden fazlası işi elle yapmayı seçti. Bunun arkasında işini kaybetme korkusu bulunuyor. Nitekim Stanford ve ADP Research’e göre yapay zekâya açık mesleklerde 22-25 yaş grubunun istihdamı yılda yüzde 4’ten fazla daralıyor.

Goldman Sachs ekonomisti Elsie Peng’e göre yeni teknolojiler ilk dört yıl üretkenliği sınırlıyor; anlamlı kazançlar sekiz yıl sonra görülüyor. ChatGPT’nin 2022’deki çıkışı kişisel bilgisayarın başlangıcına benzetilirse yapay zekânın getirisi en erken 2030’da belirginleşecek, 2034 dolaylarında zirveye ulaşacak. OECD de dönüştürücü teknolojilerin makroekonomik sonuç vermesinin yaklaşık yirmi yıl aldığını belirtiyor.

BORÇ BÜYÜYOR, KÂR GELMİYOR

Üretkenlik sıçraması uzaktaysa yatırımların kârı nerede? Model şirketlerinin gelirleri araştırma-geliştirme ve veri merkezi maliyetlerini karşılamaktan çok uzak. Bir dolarlık donanım yatırımı, 1,70 dolarlık tamamlayıcı yatırım gerektiriyor. Veri merkezi kapasitesi ise talebin 15 katına ulaşmış durumda.

Borç da büyüyor. Yapay zekâ veri merkezlerine bağlı borç 500 milyar doları aştı. Meta, Google, Amazon, Microsoft ve Oracle’ın son beş yıldaki toplam borcu yaklaşık 1,65 trilyon dolar. OpenAI ve Anthropic’in gelirlerinin önemli bölümü hiper ölçekleyicilerin yatırımlarından geliyor. ChatGPT ve Claude’un kullanımından henüz kâr sağlanamıyor.

Kullanıma dayalı tarifeler faturaları kabartınca şirketler “token” tüketimini kısmaya ve çok daha ucuz Çin modellerine geçmeye başladı. Çin modelleri Anthropic’ten 112 kat ucuz; Anthropic’te 56 dolar olan birim maliyet Çin modellerinde 50 sente kadar düşüyor. ABD şirketlerinin kullandığı tokenların yüzde 58’i artık Çin modellerinden geçiyor.

BALON NE KADAR DAYANABİLİR?

İyimserler, verimlilik arttıkça maliyetin düşüp talep ve kârlılığın büyüyeceğini savunuyor. Oysa 2026’nın ilk çeyreğinde S&P 500 şirketlerinin yalnızca yüzde 2’si yapay zekânın üretkenliğe katkısından söz etti; onlar da gelir artışından çok maliyet tasarrufuna odaklandı.

Yapay zekâ bahsi iki büyük varsayıma dayanıyor: Teknolojinin sonunda kârlı olacağı ve yakın zamanda yaygın talep göreceği. Ancak büyük bir üretkenlik artışı, yatırımcı için mutlaka yüksek getiri anlamına gelmez. Benimsenme artıyor fakat zirveden hâlâ uzak. Goldman Sachs bunun 15, OECD ise 20 yıl sürebileceğini öngörüyor. Asıl soru şu: Mevcut yapay zekâ şirketleri o kadar dayanabilecek, borsa da balon patlamadan o kadar bekleyebilecek mi?